¿Cuál es el propósito de restringir el espacio de hipótesis?
En el aprendizaje automático, se restringe un espacio de hipótesis para que puedan encajar bien con los datos generales que realmente requiere el usuario. Comprueba la veracidad o falsedad de las observaciones o entradas y las analiza adecuadamente.
¿Qué es el árbol de decisión de sobreajuste?
El sobreajuste es el fenómeno en el que el sistema de aprendizaje se ajusta tanto a los datos de entrenamiento dados que sería inexacto al predecir los resultados de los datos no entrenados. En los árboles de decisión, el sobreajuste ocurre cuando el árbol está diseñado para ajustarse perfectamente a todas las muestras en el conjunto de datos de entrenamiento.
¿Cómo dejas de sobreajustar bosques aleatorios?
1 respuesta
- n_estimators: cuantos más árboles, menos probable es que el algoritmo se sobreajuste.
- max_features: debe intentar reducir este número.
- max_ depth: este parámetro reducirá la complejidad de los modelos aprendidos, reduciendo el riesgo de sobreajuste.
- min_samples_leaf: Intente establecer estos valores mayores que uno.
¿Por qué el bosque aleatorio es mejor que el árbol de decisión?
Pero como se dijo, un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión. Dicho esto, los bosques aleatorios son una técnica de modelado fuerte y mucho más robusta que un solo árbol de decisión. Agregan muchos árboles de decisión para limitar el sobreajuste y el error debido al sesgo y, por lo tanto, producen resultados útiles.
¿Qué causa el sobreajuste del bosque aleatorio?
Random Forest es un conjunto de árboles de decisión. El bosque aleatorio con un solo árbol también se sobreajustará a los datos porque es lo mismo que un árbol de decisión único. Cuando agregamos árboles al bosque aleatorio, la tendencia al sobreajuste debería disminuir (gracias al embolsado y la selección aleatoria de características).
¿Cuál es la diferencia entre el árbol de decisión y el bosque aleatorio?
Un árbol de decisión combina algunas decisiones, mientras que un bosque aleatorio combina varios árboles de decisión. Por lo tanto, es un proceso largo, pero lento. Considerando que, un árbol de decisión es rápido y opera fácilmente en grandes conjuntos de datos, especialmente el lineal. El modelo de bosque aleatorio necesita un entrenamiento riguroso.
¿Es el bosque aleatorio una caja negra?
La mayoría de la literatura sobre bosques aleatorios y modelos interpretables lo llevaría a creer que esto es casi imposible, ya que los bosques aleatorios generalmente se tratan como una caja negra.
¿Cuál es la diferencia entre el aumento de gradiente y Random Forest?
Al igual que los bosques aleatorios, el aumento de gradiente es un conjunto de árboles de decisión. Las dos diferencias principales son: Cómo se construyen los árboles: los bosques aleatorios construyen cada árbol de forma independiente, mientras que el aumento de gradiente construye un árbol a la vez.
¿Cómo se calcula la importancia de la variable?
La importancia de las variables se determina calculando la influencia relativa de cada variable: si se seleccionó esa variable para dividirla durante el proceso de creación del árbol y cuánto mejoró (disminuyó) el error cuadrático (sobre todos los árboles) como resultado.
¿Cuál es la importancia de Gini?
La importancia de Gini o la disminución media de la impureza (MDI) calcula la importancia de cada característica como la suma del número de divisiones (en todos los árboles) que incluyen la característica, proporcionalmente al número de muestras que divide.
¿La multicolinealidad afecta al bosque aleatorio?
Random Forest utiliza muestreo de arranque y muestreo de características, es decir, muestreo de filas y muestreo de columnas. Por lo tanto, Random Forest no se ve muy afectado por la multicolinealidad, ya que selecciona diferentes conjuntos de características para diferentes modelos y, por supuesto, cada modelo ve un conjunto diferente de puntos de datos.
¿Qué pasa si hay multicolinealidad?
La multicolinealidad reduce la precisión de los coeficientes estimados, lo que debilita el poder estadístico de su modelo de regresión. Es posible que no pueda confiar en los valores p para identificar variables independientes que sean estadísticamente significativas.
¿Puede el bosque aleatorio manejar variables correlacionadas?
Random forest (RF) es un método de aprendizaje automático que generalmente funciona bien con problemas de alta dimensión y permite relaciones no lineales entre predictores; sin embargo, se ha demostrado que la presencia de predictores correlacionados afecta su capacidad para identificar predictores fuertes.
¿Cómo se manejan las características correlacionadas?
Hay múltiples formas de lidiar con este problema. La forma más fácil es borrar o eliminar una de las funciones perfectamente correlacionadas. Otra forma es utilizar un algoritmo de reducción de dimensiones como el Análisis de componentes principales (PCA).
¿Por qué eliminamos variables altamente correlacionadas?
En una situación más general, cuando tiene dos variables independientes que están altamente correlacionadas, definitivamente debe eliminar una de ellas porque se encuentra con el enigma de la multicolinealidad y los coeficientes de regresión de su modelo de regresión relacionados con las dos variables altamente correlacionadas no serán confiables.
¿Cuáles son las dos características de una correlación?
Características de una relación. Las correlaciones tienen tres características importantes. Pueden informarnos sobre la dirección de la relación, la forma (forma) de la relación y el grado (fuerza) de la relación entre dos variables.
¿Qué indica una correlación?
Los coeficientes de correlación son indicadores de la fuerza de la relación lineal entre dos variables diferentes, x e y. Un coeficiente de correlación lineal mayor que cero indica una relación positiva. Un valor que es menor que cero significa una relación negativa.